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한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society v.14 no.3, 2007년, pp.601 - 608  
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A Method of Determining the Scale Parameter for Robust Supervised Multilayer Perceptrons

Park, Ro-Jin   (Department of Information & Statistics, Dankook UniversityUU0000336  );
  • 초록

    Lee, et al. (1999) proposed a unique but universal robust objective function replacing the square objective function for the radial basis function network, and demonstrated some advantages. In this article, the robust objective function in Lee, et al. (1999) is adapted for a multilayer perceptron (MLP). The shape of the robust objective function is formed by the scale parameter. Another method of determining a proper value of that parameter is proposed.


  • 주제어

    Multilayer perceptron .   robust radial basis function.  

  • 참고문헌 (9)

    1. Andrzej, G. and Dugundji, j. (2003). Fixed Point Theory. Springer-Verlag, New York 
    2. Chen, D. S. and Jain, R C. (1994). Robust back propagation learning algorithm for function approximation. IEEE Transactions on Neural Networks, 5, 467-479 
    3. Freeman, J. A. (1994). Simulating Neural Networks with Mathematica. Addison-Wiley, New York 
    4. Hampel, F. R, Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J. and Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Addison-Wiley, New York 
    5. Hecht-Nielsen, R.(1990). Neurocomputing. Addison-Wesley, Reading, MA 
    6. Lee, C.-C., Chung, P.-C., Tsai, J.-R, and Chang, C.-I. (1999). Robust radial basis function neural networks. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 29, 674-685 
    7. Liano, K. (1996). Robust error measure for supervised neural network learning with outliers. IEEE Transactions on Neural Networks, 7, 246-250 
    8. Moody, J. and Darken, C. (1989). Fast learning in networks for function interpolation. Neural Computation, 3, 281-284 
    9. Saha, A., Wu, C. L. and Tang, D. S. (1993). Approximation, dimension reduction and nonconvex optimization using linear superposition of Gaussians. IEEE Transaction on Computers, 42, 1222-1233 

 저자의 다른 논문

  • 박노진 (29)

    1. 2001 "HUBER의 M-추정함수의 조율상수와 커널추정함수의 평활계수의 관계" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 14 (2): 357~367    
    2. 2002 "A New Redescending M-Estimating Function" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 13 (1): 47~53    
    3. 2003 "Moving Averages Based on Robust Statistical Analysis" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 14 (3): 471~479    
    4. 2003 "The Estimating Equations Induced from the Minimum Dstance Estimation" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 14 (3): 687~696    
    5. 2005 "Minimum Hellinger Distance Estimation and Minimum Density Power Divergence Estimation in Estimating Mixture Proportions" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 16 (4): 1159~1165    
    6. 2006 "Reducing Bias of the Minimum Hellinger Distance Estimator of a Location Parameter" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 17 (1): 213~220    
    7. 2007 "컨조인트 분석 결과의 보완을 위한 인공 신경망의 활용" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 20 (3): 441~447    
    8. 2007 "Conjoint Analysis for the Preferred Subjects of Elementary School Computer Education" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 18 (2): 357~364    
    9. 2008 "Empirical Choice of the Shape Parameter for Robust Support Vector Machines" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 15 (4): 543~549    
    10. 2009 "핵심 문항들을 활용한 모델링-강의 평가 자료를 활용한 사례연구" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 20 (6): 1075~1083    

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